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¿Qué tienen en común el aprendizaje automático y los donuts?

¿Cómo eligen la mayoría de restaurantes qué servir a sus huéspedes para desayunar, comer y cenar? Probablemente no sea a través de un algoritmo de análisis semántico capaz de aprender automáticamente, ¿verdad?

Un hotel de las Islas Canarias hizo exactamente eso con un poco de ayuda de la entrenadora de éxito de clientes de ReviewPro, Janire Rodriguez.

Robot hand and donut for Semantic Analysis

Cristina Las Palmas es un hotel de lujo ubicado en el corazón de la popular isla turística de Gran Canaria. Después de notar que ese personal no era tan activo en su panel de gestión de reputación online como debería serlo, el departamento de éxito del cliente de ReviewPro contactó con ellos para ofrecerles algo de entrenamiento.

Al realizar un análisis semántico en los comentarios de los huéspedes, Janire se dio cuenta rápidamente de que la propiedad tenía malos resultados en un área clave: comida y bebida.

Semantic analysis of guest reviews

Las representantes del hotel, Macarena Marrero y Elisa Martin, gerente, trabajaron en colaboración con Janire para identificar las siguientes mejoras:

• Mejora de la señalización para platos calientes
• Mejora en el servicio de desayuno
• Agregar zumo y dónuts al desayuno

Después de dos meses, las calificaciones de satisfacción de clientes relacionadas con el departamento de comida y bebida mejoraron radicalmente, pasando de ser una de las cinco peores categorías a ser una de las cinco mejores. ¿Quién iba a decir que los dónuts eran tan importantes para los turistas?

Catégories Analyse Sémantique

Como puedes ver en el gráfico que se muestra aquí, el índice de satisfacción para la categoría Alimentos y Bebidas mejoró significativamente del 75.40 % al 80.10 %. Las mejoras también tuvieron un efecto positivo en la percepción del valor que los huéspedes tenían del hotel.

Catégories Analyse Sémantique

¿Qué es el análisis semántico?

El análisis semántico es una solución de aprendizaje automático que utiliza el procesamiento del lenguaje natural para comprender el significado de los comentarios de los huéspedes. La opinión textual se divide en conceptos y se le asigna un sentimiento positivo, negativo o neutral. Los conceptos pueden ser amplios, como “desayuno” o “aparcamiento”, o específicos, como “cortinas” o “factura”. Al analizar conceptos y buscar patrones, los hoteles obtienen información que las calificaciones no proporcionan.

ReviewPro posee un algoritmo de análisis semántico exclusivo que analiza 300 millones de reseñas al día en más de 75 idiomas entre más de 200 OTA y páginas de opinión, ofreciendo información incomparable sobre lo que realmente dicen los huéspedes sobre tu propiedad.